Ланцюг найму в AI індустрії прощається з шаленством "боротьби за людей за 30 мільйонів" - малі та середні підприємства все ще відчувають нестачу талантів

Інфографіка/надано: Меймей, Крей Інтернешнл

Журналіст цінних паперів Чжан Шусянь

У перший день роботи у році коня, консультант з підбору персоналу відомої рекрутингової компанії Лі Юнь (ім’я вигадане) отримала запит на наймання ключового фахівця у сфері великих моделей штучного інтелекту (ШІ) для малих і середніх підприємств у галузі AI, з конкретним проханням залучити співробітника з певної команди великої компанії.

Коли побачила виступи AI-індустрії, зокрема роботів у вигляді людських форм на новорічному шоу, Лі Юнь передчувала нову хвилю активного найму талантів у цій галузі. «Попит на посади, пов’язані з алгоритмами ШІ, інфраструктурою великих моделей, їх застосуванням, стрімко зростає, і вимоги до кандидатів стають все більш високими», — сказала вона в інтерв’ю для Журналу цінних паперів.

Попит на кадри зростає, але стандарти найму стають більш раціональними.

Лі Юнь вже понад два роки займається підбором фахівців у сфері AI. Вона розповіла, що два роки тому ринок був у стані «божевілля»: багато компаній не розуміли, яких саме алгоритмічних кадрів їм потрібно, і не могли чітко сформулювати завдання для вакансій. Головне — мати відповідну освіту та досвід у галузі алгоритмів, навіть якщо обов’язки були неясними, компанії були готові платити високі зарплати за кандидатів із престижних університетів. «Зараз ж, під час найму, компанії більше уваги приділяють тому, чи підходить кандидат до конкретних бізнес-сценаріїв, чи має досвід участі у реальних проектах, скільки обчислювальних ресурсів використовував у проектах — це стає важливим критерієм оцінки».

Попит зростає, стандарти жорсткішають

З початку року Лі Юнь отримала кілька запитів від клієнтів на підбір персоналу, один із яких був особливо терміновим — потрібно було знайти кандидата до квітня. Тому вона почала працювати понаднормово, активно шукати відповідних кандидатів, «у період свят уже постійно спілкувалася з кандидатами».

Партнер і головний HR компанії Shanghai Leap Star Intelligent Technology Co., Ltd. (далі — «Leap Star») Ма Юе повідомила, що у цьому році компанія має понад 100 вакансій, з яких частина — для розширення та оновлення організаційної структури, інша — для нових позицій у період трансформації від дослідницької до продуктової та комерційної сфери, а також для формування резерву кадрів у зв’язку з новими підходами до навчання.

«Згідно з даними Крей Інтернешнл, у реальному часі відстежуючи ситуацію, попит у ланцюжку AI-індустрії справді залишається високим», — повідомив виконавчий директор Крей Інтернешнл Цзэн Ченг. — «На сьогодні понад 35 000 компаній по всій країні розмістили вакансії, пов’язані з AI, загальна кількість вакансій перевищує 145 000».

Звіт платформи професійної спільноти Меймей також показує, що AI став найважливішим напрямком боротьби за таланти цього року. За перші два місяці 2025 року кількість вакансій у сфері AI зросла приблизно у 12 разів у порівнянні з минулим роком, а частка вакансій у цій галузі у структурі нових економічних позицій зросла з 2,29% у 2024 році до 26,23%.

На тлі стрімкого зростання попиту на кадри у сфері AI з’явилися повідомлення про те, що у галузі з фізичним втіленням інтелекту (інтелектуальні роботи з тілом) нібито шукають CFO за 30 мільйонів юанів. Втім, у ході інтерв’ю з’ясувалося, що такі випадки — не норма, і навіть якщо вони трапляються, то лише у кількох провідних компаніях у короткі періоди.

«Це частково відображає високий інтерес до AI-індустрії та прискорення процесів фінансування і виходу на біржу. З нашого досвіду, з другої половини 2025 року, висококваліфіковані фінансові фахівці з глибоким розумінням AI, досвідом успішних IPO та топовими капіталовкладеннями будуть дуже затребувані і матимуть конкурентоспроможні зарплати», — зазначив Цзэн Ченг.

Однак, хоча попит на кадри у ланцюжку AI залишається високим, він уже не характеризується тією «божевільною» активністю, що була кілька років тому, і перейшов у більш раціональну стадію — «порівняння з можливістю реалізації».

Ця зміна почалася у другій половині 2025 року. Відтоді ринок став більш орієнтованим на кандидатів із реальним досвідом у проектах, з конкретними результатами. Цзэн Ченг зазначив, що враховуючи сучасний шлях розвитку AI — «модельні можливості — інженерне впровадження — застосування у сценаріях — комерційна трансформація», — попит на AI-кадри стає більш строгим, з більш глибокими технічними знаннями, більш деталізованими ролями та більш відповідними реальним застосуванням.

Щодо зарплат, згідно з даними Меймей, середня місячна зарплата у сфері AI становить 60 738 юанів. Найвищу зарплату отримують на посадах науковців/керівників у галузі AI — у середньому 137 153 юанів на місяць, а дослідники алгоритмів і фахівці з великих моделей — близько 70 000 юанів.

Це, ймовірно, лише грошова частина компенсації. Лі Юнь повідомила, що у галузі AI поширена практика мотивації «гроші + опціони», і її найвищий досвід — отримання понад 5 мільйонів юанів у готівці, здебільшого для старших експертів з алгоритмів великих моделей та розробників фізичного інтелекту. «Загалом, ключові позиції, такі як великі моделі та алгоритми, залишаються високоплачуваними, річна готівкова зарплата зазвичай перевищує мільйон юанів».

Жорсткі стандарти найму ускладнюють пошук кадрів. Лі Юнь зазначила, що кілька років тому багато вакансій можна було швидко закрити телефоном, але тепер потрібно більше особистих зустрічей, щоб краще зрозуміти потреби компанії та кандидата. Наразі вона планує швидше зв’язатися з керівниками малих і середніх підприємств, які шукають співробітників у конкретних командах великих компаній, оскільки зарплати таких співробітників у великих корпораціях перевищують 3 мільйони юанів, а умови пропоновані цим компаніям — дуже високі.

Можливі структурні зміни та збереження високої активності

Перехід від «порівняння з гучністю» до «порівняння з можливістю реалізації» в наймі вважається корекцією у всьому індустріальному секторі. Цзэн Ченг вважає, що у цьому році найм у ланцюжку AI залишатиметься структурно високим, але з уповільненням темпів зростання, і настане новий етап «раціонального процвітання». «Раніше попит був зосереджений у високотехнологічних сферах, таких як інтернет і фінанси, але тепер він швидко поширюється на виробництво, енергетику, сільське господарство, медицину. Кожна з цих галузей потребує постійного та стабільного попиту на кадри для цифрової та інтелектуальної трансформації», — сказав він. — «Очевидно, що у майбутньому не буде «усіх AI-посад» високим попитом, а лише тих, що справді потрібні, — більш активних, і тих, що не потрібні, — зменшаться».

Ма Юе також зазначила, що у сфері AI спостерігається явна «двополюсна» тенденція: з одного боку, дефіцит кадрів у ключових технологічних напрямках, таких як алгоритми моделей, — «найрозумніші люди і найрозумніші гроші зосереджені у цій галузі, всі борються за топ-таланти»; з іншого — попит на операційні посади та інші сфери, що не пов’язані з AI, залишається на рівні загального.

Вона відзначила, що у галузі великих моделей дуже потрібні фахівці, які зможуть зробити прорив у технологіях, застосувати їх у реальних сценаріях, визначити продукти та розвивати комерційну сторону. Попит на такі кадри зростає, і зарплати у цій сфері не рівномірні. «Значний приріст зарплат спостерігається у трьох категоріях: у напрямках мультимодальних та фізичних інтелектів, особливо для фахівців із алгоритмів, систем і контролю, — наприклад, старший експерт з алгоритмів великих моделей отримує від 1 до 2 мільйонів юанів, а старший інженер з мультимодальних алгоритмів — від 50 до 90 тисяч юанів. Також високий попит на інженерів з масштабування та впровадження моделей, здатних переносити дослідження у реальні бізнес-процеси, — їх зарплати зростають дуже швидко. Крім того, зростає попит на «комплексних» фахівців, що поєднують технічні, галузеві та продуктові знання, наприклад, керівників AI-продуктів або архітекторів рішень, — їх зарплати також зростають, наприклад, старший менеджер з AI-продуктів може отримувати 800 000 — 1 000 000 юанів на рік».

«Раніше найм був у рамках стандартної системи оплати, але в епоху AI система компенсацій стає більш індивідуалізованою, з підходом «індивідуальна стратегія» — у ключових позиціях особливу роль відіграють суперфахівці», — додала Ма Юе.

Малий і середній бізнес: «один кандидат — важко знайти»

Зі зростанням раціональності у наймі з’являються і нові проблеми, що гальмують розвиток галузі. Одна з них — надмірна концентрація висококласних кадрів у великих компаніях і труднощі малих і середніх підприємств у пошуку «одного кандидата».

«Компанії дуже потребують фізичних моделей інтелекту, алгоритмічних інженерів, але ці фахівці, якщо мають вплив у галузі, отримують мільйонні зарплати, а керівники рівня C — і того більше», — розповів голова компанії Shanghai Qingbao Engine Robotics Ван Лей. — «Великі компанії пропонують неймовірно високі зарплати, а наші стартапи не можуть їх конкурувати, максимум — 70-80 тисяч юанів».

Тому Ван Лей сам шукає таланти, особисто відвідує лекції у Тяньцзинському університеті, щоб ближче ознайомитися з потенційними кандидатами. «Крім грошової компенсації, ми пропонуємо ще й акціонерні програми для ключових дослідників, від кількох тисяч до кількох мільйонів акцій, — каже він. — Уже підписали угоди про купівлю акцій з деякими співробітниками».

Інша проблема — перевага компаній до «готових до використання» кадрів, що зменшує можливості для розвитку молодих фахівців. Згідно з Цзэн Ченгом, багато компаній віддають перевагу кандидатам із понад 8 роками досвіду, а молоді фахівці з 1–3 роками досвіду отримують менше уваги. Водночас, відсутність системної програми підготовки кадрів ускладнює їхній розвиток і призводить до високого рівня плинності. Якщо ця ситуація триватиме, у майбутньому може виникнути проблема «розриву кадрів».

«У галузі AI дійсно існує практика високих зарплат для залучення кадрів, наприклад, Meta активно бореться за таланти. В Україні поки що не настільки масштабно, але тенденція схожа», — повідомила Ма Юе. — «Вже є компанії, які пропонують понад мільйон юанів на рік для залучення фахівців».

Безсистемний підбір кадрів не лише збільшує витрати компаній, а й ускладнює реалізацію державної стратегії у сфері AI та шкодить довгостроковому розвитку галузі. Нещодавно відповідальні органи зібрали керівників HR у галузі AI для обговорення і вирішили припинити безладний підбір кадрів.

Ще одна проблема — зростання короткострокової орієнтації на отримання швидкої вигоди, що може спричинити неправильне розподілення ресурсів. Цзэн Ченг зауважив, що деякі компанії та особи надмірно зосереджуються на короткостроковому зростанні зарплат, ігноруючи довгострокове формування компетенцій і цінності бізнесу. У разі зміни ринкової ситуації це може призвести до високих витрат і низької продуктивності.

Ван Лей повідомив, що минулого року один із співробітників залишив компанію, але швидко знайшов нову роботу у іншій компанії, що свідчить про те, що відповідність кадрів і компаній важливіша за високі зарплати.

Крім того, проблема відсутності системної підготовки кадрів і їхньої адаптації до ринкових потреб залишається актуальною. Ван Лей ще у 2022 році пропонував університетам готувати фахівців із фізичного інтелекту, але за його словами, сучасна підготовка у вищих навчальних закладах ще дуже відстала і не відповідає швидким потребам бізнесу. «Компанії самі мають створювати програми підготовки кадрів, щоб адаптувати їх до своїх потреб», — додав він.

Цзэн Ченг рекомендує посилювати співпрацю між промисловістю, університетами та дослідницькими центрами, підтримувати створення екосистеми підготовки AI-кадрів, скорочувати терміни навчання. Для галузі важливо створити більш відкритий механізм руху кадрів, заохочувати переміщення фахівців між великими компаніями, малими підприємствами та традиційним сектором, використовуючи моделі спільного використання кадрів і консультаційних послуг, щоб ширше застосовувати AI у реальній економіці. Для компаній потрібно перейти від «змагання за кадри» до «розвитку та використання кадрів», зокрема, через гнучкий найм, залучення незалежних консультантів і внутрішню підготовку, створюючи багатофункціональні команди «AI + бізнес», а також визначати вакансії на основі реальних бізнес-завдань, зберігати раціональність у наймі та систематично працювати над розвитком і утриманням кадрів.